# As we just need the model to test hardware performance, number of epoch is set as 5 to reduce the training time
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset mnist --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --mc_samples 3 --gpus 1 --save_model mnist_lenet_tmp_0bayeslayer_mask --quant_tbit 8 --model_name lenet --save_dir ./exp_mnist_bayes_lenet --num_bayes_layer 0 --opt_mode temporal --dropout_type mask
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset mnist --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --mc_samples 3 --gpus 1 --save_model mnist_lenet_tmp_1bayeslayer_mask --quant_tbit 8 --model_name lenet --save_dir ./exp_mnist_bayes_lenet --num_bayes_layer 1 --opt_mode temporal --dropout_type mask
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset mnist --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --mc_samples 3 --gpus 1 --save_model mnist_lenet_tmp_2bayeslayer_mask --quant_tbit 8 --model_name lenet --save_dir ./exp_mnist_bayes_lenet --num_bayes_layer 2 --opt_mode temporal --dropout_type mask
python3 train_qkeras_mcme.py --dataset mnist --num_epoch 5 --batch_size 128 --lr 0.01 --mc_samples 3 --gpus 1 --save_model mnist_lenet_tmp_3bayeslayer_mask --quant_tbit 8 --model_name lenet --save_dir ./exp_mnist_bayes_lenet --num_bayes_layer 3 --opt_mode temporal --dropout_type mask